projet
Différences
Ci-dessous, les différences entre deux révisions de la page.
| Les deux révisions précédentesRévision précédenteProchaine révision | Révision précédente | ||
| projet [2026/09/10 11:16] – Magali Tournus | projet [2026/09/17 10:10] (Version actuelle) – Magali Tournus | ||
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| **Voici la liste des projets proposés pour cette année 2026-2027** | **Voici la liste des projets proposés pour cette année 2026-2027** | ||
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| - | __Contact__: | ||
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| - | 1° Etude bibliographique | ||
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| - | 2° Analyse de données de vent | ||
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| - | 3° Simulation de la production avec Pywake | ||
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| - | 4° Analyse de la production suivant des différents scenarii de changement climatique | ||
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| Je propose que l' | Je propose que l' | ||
| + | Le projet S9 consistera à organsier cette demi-journée et à l' | ||
| - | + | ====== | |
| - | ====== | + | |
| __Contact__: | __Contact__: | ||
| + | L' | ||
| + | particulièrement: | ||
| + | * de reprendre le précédent bilan en analysant ses limites et en le | ||
| + | mettant à jour | ||
| + | * de l' | ||
| + | et d'une étude sur l' | ||
| + | Le travail attendu comporte une veille sur les démarches et | ||
| + | méthodologies existantes, la conception et la conduite d' | ||
| + | des membres du laboratoire, | ||
| + | production d'un livrable présentant les résultats et la méthodologie | ||
| + | pour dresser de futurs bilans. | ||
| - | Le Centre International de Rencontres Mathématiques | + | Encadrement: |
| - | + | * Pierre Guillon, chercheur à l' | |
| - | Le gros du travail serait de faire une extraction de base | + | * Valentin Emiya, enseignant-chercheur au LIS en délégation à l' |
| - | de données sur les missions | + | (sites ECM et Saint Charles) |
| - | branchement sur une base qui sortirait des émissions à partir d'un trajet, | + | * Constance Douwes, enseignante-chercheuse au LIS (site ECM) |
| - | représenté par deux villes. | + | |
| - | + | ||
| - | Inlcus dans ce projet: une visite du CIRM | + | |
| Ligne 150: | Ligne 139: | ||
| Cette synthèse fournira ainsi une première cartographie des mortalités piscicoles associées à l’été 2026 et permettra d’identifier les milieux et les espèces potentiellement les plus vulnérables aux épisodes de chaleur extrême. Ces résultats pourront contribuer à orienter et à prioriser les actions de suivi, de prévention et de gestion des milieux aquatiques face à l’intensification des événements climatiques extrêmes. Pour ce projet, des compétences en programmation (Python), en traitement et analyse de données, ainsi qu’un intérêt pour le développement d’approches basées sur l’intelligence artificielle et le traitement automatique du langage (NLP/LLM) sont attendus. | Cette synthèse fournira ainsi une première cartographie des mortalités piscicoles associées à l’été 2026 et permettra d’identifier les milieux et les espèces potentiellement les plus vulnérables aux épisodes de chaleur extrême. Ces résultats pourront contribuer à orienter et à prioriser les actions de suivi, de prévention et de gestion des milieux aquatiques face à l’intensification des événements climatiques extrêmes. Pour ce projet, des compétences en programmation (Python), en traitement et analyse de données, ainsi qu’un intérêt pour le développement d’approches basées sur l’intelligence artificielle et le traitement automatique du langage (NLP/LLM) sont attendus. | ||
| + | ====== Etude de la dynamique des flux de radiocésium aux exutoires des bassins versants de Fukushima par deux approches (modèles empiriques et modèles d’apprentissage automatique) ====== | ||
| + | __Contact__: | ||
| + | |||
| + | Ce travail vise spécifiquement à reconstruire la dynamique des flux de radiocésium particulaire et dissoute aux exutoires de bassins versants instrumentés de la préfecture de Fukushima. | ||
| + | Deux approches seront étudiées durant ce projet. Une première approche de calibration bayésienne avec 3 modèles de type fonction de transfert. Une seconde approche utilisant des modèles d’apprentissage automatique (ML) de d’apprentissage profond (DL). | ||
| + | |||
| + | 1° | ||
| + | Analyse des sources d’information concernant le bassin versant Ohta: inventaire en radiocésium du bassin, précipitations, | ||
| + | |||
| + | 2° | ||
| + | Des modèles de type coefficient d’entrainement ou de type fonction de transfert sont proposés pour tester différentes hypothèses concernant la réponse du bassin versant. Les analyses statistiques (calibration et prédiction) seront conduites par inférence bayésienne, | ||
| + | |||
| + | 3° | ||
| + | Des modèles de type Machine Learning comme Random Forest et Gradient Boosting ainsi que des modèles de type Deep Learning comme LSTM et Transformer seront testés pour prédire la concentration de radiocésium aux exutoires du bassin versant. Les études se feront sous python (avec la librairie pytorch pour les modèles de Deep Learning). (50 h) | ||
| + | |||
| + | 4° | ||
| + | Une comparaison entre les deux approches (modèles empiriques + Calibration Bayésienne et modèles automatiques basés sur les données) sera effectuée avec des scores de performance sur les mêmes jeux de données test. (5 h) | ||
| + | 5° | ||
| + | Les scripts en R et en python documentés de réalisation du travail devront être fournis. (5 h) | ||
| + | 6° | ||
| + | Un rapport détaillé devra également être rédigé. (5 h) | ||
projet.1789031801.txt.gz · Dernière modification : de Magali Tournus
